AHP-模糊综合评价法在泵站信息化评价工程中的应用

刘英华，符向前

（1.武汉设计工程学院，武汉 430072；2.武汉大学水利水电学院，武汉 430072）

0 引 言

水利工程是实现国家水资源均衡利用的重要保证，泵站是其中的关键设施。泵站的信息化建设程度很大程度上体现了水利工程的信息化建设水平，是实现整个水利工程调度、优化的基础，泵站的安全、经济运行是充分发挥整个水利工程效益的关键［1-3］。我国从20 世纪90年代提出信息化概念以来［4］，泵站信息化应用积累了丰富的经验，从泵站计算机监控系统发展到了集计算机监控、微机保护、视频监视、状态监测、工程安全监测等于一体的综合自动化系统，泵站管理信息化也得到了重视和应用［5，6］。

泵站信息化评价是泵站信息化建设中的重要环节，对于政府制定泵站信息化改造政策乃至提高水利信息化建设水平都有很重大的理论意义和实用价值。我国目前并没有一个信息化的建设标准，从而导致了各地纷纷在进行信息化建设，但建设的效果参差不齐。所以，提出一个有关泵站信息化建设的评价标准就显得尤为重要了。同时，泵站信息化评价体系的提出和研发，不仅可以对已经建成信息化或者正在进行信息化建设的泵站进行评价，也可以为还没有进行信息化建设或者正在准备进行信息化建设的泵站提供一些参考依据和指导意见。

1 AHP-模糊综合评价理论

1.1 模糊综合评价

在泵站信息化运行管理过程中，存在着较多模糊概念和模糊现象，如何科学高效评估这些模糊对象，成为泵站信息化评价体系中的重要一环。模糊综合评价是以模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。

基本原理如下：首先确定被评价对象的因素（指标）集合评价（等级）集；再分别确定各个因素的权重及它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵R；最后把模糊评判矩阵与因素的权向量A 进行模糊运算，并进行归一化，得到模糊综合评价结果。其中，模糊综合评价结果计算公式如下：

式中：A为1×n维向量，其中n为评价指标个数；R为n×m为矩阵，其中m为可评价结果集元素数量。

1.2 层次分析法AHP

在模糊综合评价方法中，确定各级指标权重系数的方法共有4种：专家调查法、层次分析法、Delphi法、数列分析法等。层次分析法实现了定性和定量分析两种分析方法的结合，用数学形式将人的判断科学的表达出来，运用数学运算进行处理的系统分析方法，是常用的分析方法，简称AHP 法。层次分析法是将待解决问题细分为若干个因素，根据因素之间的支配关系构建递阶层次，因素的重要性通过两两比较来确定，确定出决策方法的重要性并进行排序，以供决策者进行选择。

2 泵站信息化评价指标搭建

遵循适用性、客观性、可比性、通用性和可扩展性原则［7-8］，泵站信息化建设项目评价基本包括3个方面：

（1）泵站信息化程度：泵站信息化程度主要是对泵站进行信息化建设结果的完备性的评价，应从人才、经济、信息和装备4个方面进行考量。

（2）信息化系统运行情况：因为泵站信息化建设就是要通过自动化监测设备以及计算机系统采集数据后通过各种信息通信系统传输给数据控制中心进行数据处理，并通过信息中心的平台与外界的各个信息平台进行数据交流与共享。所以，泵站信息化系统的运行情况就是要对检测系统、信息通信系统和数据库系统3个方面的运行情况进行评价。

（3）持续性评价：指在项目的建设完成投产之后，项目的规定目标是否还可以继续，项目是否可以继续地发挥作用。评价投资项目的持续性应分析内部和外部两类因素。内部因素主要包括规模因素、技术因素、机制因素和人才因素。外部因素则主要包含资源因素、社会环境因素、经济环境因素和资金因素。

最终，本研究泵站信息化评价指标体系由4级组成，合计子指标42项，如表1所示。

表1 泵站信息化指标体系Tab.1 Index system of pumping station informatization

3 案例应用

以湖北省某泵站为例，采用AHP-模糊综合评价法，基于上述评价体系对泵站信息化水平进行了综合评价。

3.1 指标权重计算

综合多位专家经验及意见，获取指标两两间重要性度量，并取平均值，一级指标模糊判断矩阵如表2所示。

表2 一级指标重要性判断矩阵Tab.2 First level index importance judgment matrix

经计算，矩阵最大特征根3.003 694 6，对应特征向量w=（-0.163 954 21，-0.871 136 74，-0.462 860 46），归一化后取w=（0.11，0.58，0.31），即指标A、B、C的相对权重分别为0.11、0.58、0.31。

其中，一致性指标CI计算后为0.001 847 3，对应的RI=0.52，计算出CR=0.003 552 5，小于0.1，满足一致性检验。

依次计算各级指标权重，结果如图1所示。由此，可计算42 个子节点指标最终权重，如表3所示。其中，子节点最终权重等于其自身相对权重与其全部上级相对权重的乘积，如自动化采集率A11最终权重为0.11×0.08×0.42=0.003 696。

3.2 模糊综合评价

设定所有子节点指标评价可选结果集相同，均分为5档，即V=｛优秀、良好、一般、较差、非常差｝，各结果对应的量化值分别采用5、4、3、2、1。评价工程共邀请了100 位领域专家对每个评价因素进行评价，因素对应的评价结果的人数见表3。

按综合模糊评价计算公式（1），计算模糊综合评价矩阵如下：B=（0.20，0.18，0.18，0.18，0.26），即该泵站经过综合评价，泵站信息化水平评估结果为优秀、良好、一般、较差、非常差的人数比例分别为20%、18%、18%、18%、26%。再按计算泵站总体得分为2.90，即泵站信息化水平介于一般与较差之间。

4 结 语

本研究通过对泵站信息化运行管理关键要素提炼，建立了4 级评价指标体系；引入AHP-模糊综合评价法，以湖北省某泵站为例，进行了信息化指标权重计算和综合评估，评估结果综合反映了100位专家对泵站信息化水平的总体认可程度。从全国范围来看，本研究应用为全面推广泵站信息化评价、建立科学实用的泵站信息化评价流程和体系，具有一定的实践指导意义。□